导读:本文包含了图像特征值提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:CCS,不变矩,图像,特征值
图像特征值提取论文文献综述
章世秀,陆小丽[1]（2016）在《基于CCS的图像不变矩特征值提取实验设计》一文中研究指出设计图像不变矩特征值提取实验,算法在CCS3.3集成开发环境中验证,实验首先采用图像常规的预处理,再通过平移和缩放改变图像,然后利用Hu矩分别提取和计算图像的不变矩值,通过Hu不变矩值对比判别Hu不变矩值能否作为识别图像的特征值。经过实验,原图、平移后图像和缩放后图像的Hu不变矩特征值基本相等,可以通过Hu不变矩识别图像。(本文来源于《高校实验室工作研究》期刊2016年01期）
肖硕[2]（2015）在《基于数据流的图像特征值提取与索引构建方法研究》一文中研究指出为了能够在现存的海量图片中找到感兴趣的目标图片,需要根据不同的图像特征建立高效的索引结构。但是,如何利用现代多核处理器平台强大的并行计算能力来快速的建立索引结构还存在较大的挑战。因而,数据流编程模型作为一种面向领域编程模型被提出来,简化了多核架构下的编程,增强了应用程序的可移植性和可扩展性,然其在可用性方面还存在一定的缺陷。针对数据流的可用性问题,设计并实现了一种混合编程模式,以图像索引建立这个热点应用为实验来证明编程模式的可行性。对现有的COStream数据流编程语言进行了扩展,增加COStream数据流与C++通信的接口,实现COStream与C++的混合编程模式。针对图像索引建立,通过对图像的尺度不变特征变换特征值提取进行分析,将其中适用于数据流并行计算的部分采用COStream来实现,其他的部分保持原本的C++程序不变,将这两个部分进行结合,生成可以高效并行执行的程序。对基于残差量化的图像索引构建过程进行分析,同理,将其中适用于数据流并行的部分采用COStream来实现,其余的部分保持原来的C++程序不变,而后生成可高效执行的程序。实验以通用的X86-64处理器为实验平台,测试和分析程序的性能。实验结果表明了这种混合编程模式的可行性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
李晓斌,郭玉明[3]（2011）在《基于MATLAB GUI的果蔬冻干图像特征值提取》一文中研究指出为了实时监测果蔬冻干过程中含水率的变化情况,及时了解果蔬的冻干状态并降低冻干能耗,本文以一个完整真空冷冻干燥周期中动态采集的序列图像为研究对象,利用MATLAB GUI交互式操作界面直观、灵活的特点,讨论I/O函数、回调函数以及ActiveX控件的详细用法,以及MAT文件的结构,并设计精美的GUI界面,以实现图像读取、特征值提取、txt或xls格式保存、特征值LED显示和特征值曲线绘制等功能;通过设置定时器,实现数据的自动采集;通过mcc编译,将以上界面转化为独立的可执行文件,并说明mcc编译的局限性和p文件的使用方法,最终保证设计界面美观、稳定、可靠,从而为揭示冻干序列图像特征值规律提供一种便利方法。(本文来源于《中国农业工程学会2011年学术年会论文集》期刊2011-10-22）
程鹏飞,周春娥,刘静香[4]（2010）在《基于图像的植物病变叶面特征值提取研究(英文)》一文中研究指出[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以C IE1976H IS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响; 利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显着地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。(本文来源于《Plant Diseases and Pests》期刊2010年05期）
程鹏飞,刘静香,周春娥[5]（2010）在《基于图像的植物病变叶面特征值提取研究》一文中研究指出[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以CIE1976HIS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响;利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显着地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2010年27期）
崔艳丽,程鹏飞,董晓志,刘志华,王双喜[6]（2010）在《温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的研究——基于色度的特征值提取研究》一文中研究指出为了进行温室植物病害的智能化防治,运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种黄瓜病作了研究,比较了几种常见的色度学系统,以色调H作为颜色特征参数的研究域。以色调直方图统计特征参数的计算,和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据。结果发现色调H偏度可以较为明显的区分不同病变情况,在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时,发现在色调(48～50)和(45～47)区间,区分正常叶片与病变叶片的效果最好。该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。(本文来源于《《中国设施农业可持续发展》论坛论文资料汇编》期刊2010-04-16）
程鹏飞,付靖[7]（2007）在《基于色度的植物病害图像特征值提取方法研究》一文中研究指出为了进行温室植物病害的智能化防治,运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种病作了研究,比较了几种常见的色度学系统,以色调H作为颜色特征参数的研究域,以色调直方图统计特征参数的计算和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据。结果发现色调H偏度可以较为明显地区分不同病变情况,在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时,发现在色调(48~50)和(45~47)区间,区分正常叶片与病变叶片的效果最好。该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。(本文来源于《河南机电高等专科学校学报》期刊2007年05期）
刘志华,程鹏飞[8]（2006）在《黄瓜侵染性病害图像处理及特征值提取方法的研究》一文中研究指出为了实现温室植物病害的智能化防治,采用数字图像处理技术对植物病害进行诊断已成为主要技术之一。就黄瓜侵染性病害的图象处理及特征值提取方法进行了研究。研究在图像预处理中,由于病变叶片形状大小不一、背景的存在和病状的不同,必然套对图像处理造成影响。本研究以选择图像的背景为切入点,分离了叶片与背景；利用边框裁减算法进行了图像处理窗口的确定,从而有效地提高了处理速度；比较了两种滤波的效果：选择邻域均值法作为颜色特征提取前的预处理,选择中值滤波作为纹理特征提取前的预处理；根据RGB叁体对人眼的刺激程度的不同对图像进行了灰度化处理,从而简化了图像的处理难度．并提高了处理速度；利用双峰法从背景中分割出有效分析叶片部分,利用OSTU法将叶片正常部位与病态部位分割出来。从而为后续提取有效的病害诊断特征参数和建立模式识剐系统奠定了基础。(本文来源于《山西农业大学学报(自然科学版)》期刊2006年04期）
张静,王双喜,董晓志,程鹏飞[9]（2006）在《基于温室植物叶片纹理的病害图像处理及特征值提取方法的研究》一文中研究指出为了实现温室病害的智能化防治,深入研究了植物病害图像处理中基于叶片纹理的特征值提取方法。通过对温室黄瓜斑疹病和角斑病的处理研究发现,利用灰度共生矩阵方法提取出来的惯性值是识别这两种病害较好的特征参量之一。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2006年03期）
崔艳丽,程鹏飞,董晓志,刘志华,王双喜[10]（2005）在《温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的研究——基于色度的特征值提取研究》一文中研究指出为了进行温室植物病害的智能化防治,运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种黄瓜病作了研究,比较了几种常见的色度学系统,以色调H作为颜色特征参数的研究域。以色调直方图统计特征参数的计算,和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据。结果发现色调H偏度可以较为明显的区分不同病变情况,在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时,发现在色调(48~50)和(45~47)区间,区分正常叶片与病变叶片的效果最好。该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。(本文来源于《农业工程学报》期刊2005年S2期）
图像特征值提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了能够在现存的海量图片中找到感兴趣的目标图片,需要根据不同的图像特征建立高效的索引结构。但是,如何利用现代多核处理器平台强大的并行计算能力来快速的建立索引结构还存在较大的挑战。因而,数据流编程模型作为一种面向领域编程模型被提出来,简化了多核架构下的编程,增强了应用程序的可移植性和可扩展性,然其在可用性方面还存在一定的缺陷。针对数据流的可用性问题,设计并实现了一种混合编程模式,以图像索引建立这个热点应用为实验来证明编程模式的可行性。对现有的COStream数据流编程语言进行了扩展,增加COStream数据流与C++通信的接口,实现COStream与C++的混合编程模式。针对图像索引建立,通过对图像的尺度不变特征变换特征值提取进行分析,将其中适用于数据流并行计算的部分采用COStream来实现,其他的部分保持原本的C++程序不变,将这两个部分进行结合,生成可以高效并行执行的程序。对基于残差量化的图像索引构建过程进行分析,同理,将其中适用于数据流并行的部分采用COStream来实现,其余的部分保持原来的C++程序不变,而后生成可高效执行的程序。实验以通用的X86-64处理器为实验平台,测试和分析程序的性能。实验结果表明了这种混合编程模式的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像特征值提取论文参考文献
[1].章世秀,陆小丽.基于CCS的图像不变矩特征值提取实验设计[J].高校实验室工作研究.2016
[2].肖硕.基于数据流的图像特征值提取与索引构建方法研究[D].华中科技大学.2015
[3].李晓斌,郭玉明.基于MATLABGUI的果蔬冻干图像特征值提取[C].中国农业工程学会2011年学术年会论文集.2011
[4].程鹏飞,周春娥,刘静香.基于图像的植物病变叶面特征值提取研究(英文)[J].PlantDiseasesandPests.2010
[5].程鹏飞,刘静香,周春娥.基于图像的植物病变叶面特征值提取研究[J].安徽农业科学.2010
[6].崔艳丽,程鹏飞,董晓志,刘志华,王双喜.温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的研究——基于色度的特征值提取研究[C].《中国设施农业可持续发展》论坛论文资料汇编.2010
[7].程鹏飞,付靖.基于色度的植物病害图像特征值提取方法研究[J].河南机电高等专科学校学报.2007
[8].刘志华,程鹏飞.黄瓜侵染性病害图像处理及特征值提取方法的研究[J].山西农业大学学报(自然科学版).2006
[9].张静,王双喜,董晓志,程鹏飞.基于温室植物叶片纹理的病害图像处理及特征值提取方法的研究[J].沈阳农业大学学报.2006
[10].崔艳丽,程鹏飞,董晓志,刘志华,王双喜.温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的研究——基于色度的特征值提取研究[J].农业工程学报.2005